AI時代，普通人的經驗怎么變現？| AI未來談

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整理 / 巴九靈（微信公眾號：吳曉波頻道）

AI能寫代碼，能做方案，能處理客服問題。但普通人手里那些說不清道不明的經驗、判斷力，在這個時代到底值不值錢？

本期《AI未來談》，吳畏對談Leapility創始人白雙。

白雙的路徑挺特別：從小立志做聯合國同傳，考進巴黎高翻，卻在真正接觸翻譯工作后決定不做了；后來創立過AI翻譯項目，又轉向To B知識庫，最后落到今天做的事——幫普通人把經驗變成可復用、可交易的數字資產。

這場對話最終要回答的問題很具體：AI時代，普通人的經驗怎么變現？

1.從“高級工具”到“我要打開背后的文化”

直達視頻 00:01:15 看完整觀點

白雙學語言出身，進入巴黎高翻接受正統翻譯訓練后，反而發現自己不想做翻譯。

原因很直接：翻譯只能在A語言和B語言之間做潤色，不能改變原意。有時候要翻的觀點她自己都不認同，還是必須翻出來。那一刻她覺得自己變成了一個“高級工具”。

她意識到，自己熱愛語言，是想以語言為媒介打開背后的文化，而不是做一個翻譯工具本身。于是本科畢業后她沒有讀研，放棄了很大概率能去聯合國的機會。

這段經歷給她后來做Agent留下了一個底層判斷：2023年6月，大部分人還沒聊智能體的時候，她已經從人腦的感知、思考、行動、記憶維度去看大模型的突破——因為她學的就是語言科學，研究人腦怎么使用自然語言。

2.經驗沒有過時，過時的是“存量經驗”

直達視頻 00:03:40 看完整觀點

回到今天的主題，白雙的第一個判斷是：要區分存量經驗和增量經驗。

過去的經驗，不一定能服務明天的需求。真正有價值的，是那些還沒有發生、需要人持續去獲取和沉淀的經驗。這部分需要人作為和世界交互的主體，不斷探索。

她打了個比方：知識像一座冰山，大模型已經訓練了冰山上面的顯性知識，形成了它的能力邊界。但冰山下面還有大量隱性知識，屬于那些有好奇心、在垂直領域持續深耕的人。

更重要的是，冰山本身也不是靜止的。新的商業場景、新的用戶行為、新的營銷方式還會不斷出現。

所以經驗沒有貶值，只是“存量經驗”的保質期變短了。真正有價值的，是那些愿意持續進入現場、捕捉變化、把新經驗沉淀下來的人。

3.通用AI是瑞士軍刀，專業智能體是手術刀

直達視頻 00:05:36 看完整觀點

白雙引用了她采訪凱文·凱利（KK）時聽到的一個比喻：通用智能體像瑞士軍刀，什么都能干，但你不可能拿瑞士軍刀做手術。

這個世界既需要通用服務，也需要專業服務。只是提供方式變了：通用AI提供通用服務，專業智能體提供專業服務。這是兩個完全不同的商業格局。

通用智能體賽道是集中化的，未來會歸模型廠商所有——因為模型本身就是通用Agent。她的判斷比較尖銳：今天還在做通用Agent、但自己不擁有模型的創業公司，是很危險的。

但另一個市場——專家智能體賽道——恰恰是普通人的機會。這個賽道非常長尾，需要人去獲取新鮮知識并不斷迭代，這是模型屬性本身做不到的。

她把這個邏輯總結成一個公式：Token + X。Token是大模型廠商賺的錢，X是獨立于通用模型之外的專家溢價。用戶愿意為X付訂閱費。

4.誰能提供X？不一定是老師傅

直達視頻 00:07:49 看完整觀點

白雙認為，這一波浪潮的財富再分配，不是給開發者的，而是給真正有know-how的人。

她舉了個例子：公司一個學電影出身的00后員工，被安排做海外Reddit運營。一開始完全不懂，工作三個月后，她自己摸索出一套穩定發帖、不被封號、還能持續帶來流量的方法。她把這套經驗做成Skill發到小紅書，一晚上就有兩百多人訂閱。

“你說她是老師傅嗎？不是。她是一個能在新領域快速學習的人。”

關鍵不在于你是不是資深專家，而在于你有沒有持續獲取新知識的能力。

至于怎么把這些說不清道不明的經驗萃取出來，白雙的判斷是：不能讓用戶從0到1自己做，因為很多人“不知道自己知道”。需要一個引導角色，先幫你做商業價值定位，再把價值點收斂成可復用的資產包——這有點像過去咨詢師做的工作。

5.Skill市場為什么容易變成垃圾場

直達視頻 00:10:30 看完整觀點

OpenClaw火起來之后，出現了大量開源Skill Hub。但白雙的觀察是，這些平臺正在淪為垃圾場——幾十萬個Skill，大部分沒什么用。

原因是貢獻者大部分是開發者。開發者有coding能力，但缺業務know-how，做出來的東西往往沒法真正落地。

她也直接回應了商業化這件事本身：很多人一提商業化就覺得負面，好像免費才高尚。但一個東西要持續運行，一定要能自給自足。而且“免費有時候才是最貴的”——很多人裝了開源Agent一直跑著，Token費用反而燒了不少錢。

單純做一個明碼標價的交易市場，也未必成立。

交易需要信任、需要治理、需要履約，這是一整套商業基礎設施，不是把東西放上去等人買那么簡單。她拿Shopify打了比方：Shopify不只是一個貨架，而是站在業務所有者的角度，提供用戶畫像、CRM、運營工具的完整基礎設施。

6.AIM：衡量一個人的個體價值

直達視頻 00:44:09 看完整觀點

白雙給出了一個具體的公式，叫AIM。

A（Agent），跟專業能力掛鉤——你的Agent能不能和通用Agent拉開差距，取決于你在行業里的深耕程度。

I（Influence），影響力——你不能只有專業能力卻沒有自己的私域社群，那就像一家公司只有開發部門沒有營銷部門。

M（Marketability），市場力——更多由平臺賦能，包括構建、分發、交易、支付等商業基礎設施。

三者缺一不可。

7.OPC真正的含義：不是效率變高，是“solo but scalable”

直達視頻 00:47:13 看完整觀點

對“一人公司”這個概念，白雙的態度很直接：大家的理解“錯得很離譜”。

她舉了個反例：一個開發者過去外包項目要兩個月，現在用AI兩周搞定，那他是不是OPC？她認為不是——因為他還是在賣自己的時間，只是效率變高了。如果交付主體還是本人，客戶從1個變成100個，他照樣沒法scale。

真正的OPC是“solo but scalable”——一個人，但可以規模化。

她用PLG（產品驅動增長）公司類比：Notion這類產品可以無限復制，不需要因為用戶變多而按比例增加服務人員。而SLG（銷售驅動增長）公司，服務1000個客戶和1萬個客戶，體量要一起增長。

所以OPC的核心，是能不能把個體價值產品化——你賣的不是時間，是產品。

8.先有蜜蜂，才有蜂群

直達視頻 00:49:35 看完整觀點

關于未來組織形態，白雙引用了凱文·凱利在《失控》里的“蜂群組織”概念。

未來社會組織會是多中心化、超鏈接的。她舉了好萊塢模式作類比：拍一部電影，把最頂尖的人臨時組隊，拍完散伙，下一部電影重新組合。

純腦力勞動、沒有實物交付的專業服務行業，很多會走向蜂群形態。但生產實物（手機、食品、化妝品）的企業不會這么快消失。

她強調了一個前提：腦力勞動會先超級個體化，再蜂群化。“你得先有一只只小蜜蜂，才能聚在一起變成蜂群。”她自己的公司12個人，沒有重復崗位，每個人指揮自己的一堆Agent，再和其他人的Agent協作——這已經是內部蜂群。

9.不是專家，也能參與生態

直達視頻 00:54:34 看完整觀點

白雙設計了三類“專家經紀人”角色，類似抖音生態里MCN的角色。

Sourcing經紀人，負責發現誰是真專家，有點像獵頭。陪跑型經紀人，一對一幫助那些經驗豐富但不擅長用AI表達的“老師傅型專家”，把經驗Agent化，通過陪跑獲得收益。IP經紀人，幫助已經孵化出來、但缺乏傳播能力的資產做推廣，類似MCN。

這個設計的意思是：上一個周期不一定是專家的人，也可以參與到這個生態里獲得收益，平臺、創作者、經紀人三方分潤。

10.護城河不在產品，在生態

直達視頻 00:56:27 看完整觀點

AI公司的壁壘到底在哪？白雙的判斷很直接：如果只講產品，就很危險。產品可以被抄，工程能力也在被AI拉平。

真正難抄的，是平臺里沉淀的資產、服務生態、專家經紀人體系、創作者和訂閱者之間的信任關系。

她提到了一個具體探索：和OPC社區做聯合孵化時發現，綜合型社區容易變成“眾創空間”——大家有工位，但該做什么還是各做各的。

她認為更有效的路徑是垂直產業化，比如圍繞一個產業集群（她舉了南京一個美妝產業的例子），把各個鏈路上的專家know-how智能體化，自然形成基于產業的協作網絡。

她認為，AI公司創始人要想清楚兩個問題：你和模型廠商是什么競爭關系？即便暫時拉開了差距，你能不能沉淀出真正的護城河？

11.去找“睡美人需求”

直達視頻 01:12:08 看完整觀點

聊到底層邏輯，白雙提出了一個說法：創業者不要只盯著產品和技術，要多想人性。

她舉了泡泡瑪特的例子——盲盒這件事本質上一直存在，只是換了不同時代的形態，嵌入的是人的好奇心。她也提到了陪伴機器人，折射的是普遍存在的孤獨感。“從老人到年輕人，都有很多需求沒有被滿足。”

她的建議是：去找這些還沒被滿足、但值得被滿足的“睡美人需求”，而不是執著于功能和技術本身。

12.找到自己的Spark

直達視頻 01:15:01 看完整觀點

對普通人在AI時代怎么找機會，白雙的建議回到了一個很個人化的問題：你有沒有找到自己熱愛的東西？

她提到電影《心靈奇旅》里的Spark概念——找到那個順應自己天性的東西，深扎進去，就會知道自己面向什么人、解決什么問題，自然會變得獨特。

她也強調，越垂直的需求，越容易獲得用戶的直接反饋，和通用模型的差距也會越拉越大。OPC不需要很大的用戶群體，服務好一小群人、持續迭代，就能形成良性循環。

至于代價，她說得很坦然：“我放棄了很多東西，但我不覺得那是犧牲，因為那是我主動選擇的。”從聯合國同傳的機會，到兩次創業轉型，她的選擇路徑一直不算輕松，但她認為幸運的地方在于，現在做的事情和自己的熱愛是一致的。

Leapility 這個名字，來自 “Leap your ability”——躍向更高處。

白雙對AI的理解，并不是讓人變成更高效的工具，而是反過來：讓AI接管人的工具屬性，把人從重復、機械、被動的勞動里松綁出來。

當工具性的部分被拿走，人剩下的就不該是焦慮，而應該是創造力、判斷力、熱愛，以及重新選擇生活方式的能力。

這或許也是她說的“能力躍遷”：不是跑得更快，而是終于有機會換一條真正屬于自己的路。

《AI未來談》是吳曉波頻道與非凡產研聯合推出的對談欄目，會持續邀請在AI浪潮里真正下場的創業者、企業家和研究者，聊他們正在做的事、踩過的坑，和對這個時代的判斷。

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